摘要：为实现纵断面优化的自动化并提供更合理的方案,笔者提出了一种基于遗传算法的计算机 优化方法。用数学模型将纵面线形简化为一个点序列,以填挖总量为目标函数,同时采用约束条件来控 制线形,对变坡点序列进行优化。该方法得到的结果较人工设计更准确,并可在短时间内给出多种方 案。在实际工程中可适当增加约束条件,设计出更合理的线形,结合GIS平台能使道路纵断面优化更有 效、直观。

第３０卷第７期２００７年７月

重庆大学学报（自然科学版）

ＪｏｕｍａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）

Ｖ０１．３０Ｎｏ．７

Ｊｕｌ．２００７

文章编号：１０００—５８２Ｘ（２００７）０７—００８３—０５

基于遗传算法的公路纵断面优化应用分析

冯

晓，杨佳，李敏，张明

（重庆交通大学土木建筑学院，重庆４０００７４）

摘要：为实现纵断面优化的自动化并提供更合理的方案，笔者提出了一种基于遗传算法的计算机优化方法。用数学模型将纵面线形简化为一个点序列，以填挖总量为目标函数，同时采用约束条件来控制线形，对变坡点序列进行优化。该方法得到的结果较人工设计更准确，并可在短时间内给出多种方案。在实际工程中可适当增加约束条件，设计出更合理的线形，结合ＧＩＳ平台能使道路纵断面优化更有效、直观。

关键词：道路工程；纵断面；计算机优化；遗传算法；

中图分类号：Ｕ４１２．３３

随着可持续发展战略在中国现代化建设中的全面实施，以及公路建设的持续、快速发展，现代运输系统的最佳设计已不仅仅是要求运行时间最短、工程投资最省或营运费用最少，而且一方面要求投资能获得良好的经济效益，另一方面则能有效地与其它社会和环

文献标志码：Ａ

但由于组成目标函数的各指标具有不连续性，所以目标函数连续的假设并不符合实际情况；梯度投影法目

标函数是以各计算点的设计高程与地面高程之差为基

础的，计算中往往假定地形变化规律不变，但这种假定只能在很小范围内才接近实际，因此在优化的迭代过程中每次迭代的步长不能太大，另外，该方法在接近最优解时收敛速度较慢，出现“锯齿”现象【２Ｊ。

目前遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，简称ＧＡ）已经有效地利用在平面局部优化中，随着计算机技术的不断发展，又将遗传算法应用到公路设计中，笔者提出的公路纵断面全局优化设计算法，是基于“适者生存”。的一种高度并行、随机和自适应的优化算法，适合于具有很大搜索空间的优化问题。不过平面线形优化目前国内还没实现行之有效的核心算法，只是澳大利亚旷达公司有相应的产品并在国内设计了若干项目（如四川境内雅安至石棉段公路）。

１

境因素相协调。在这种现代设计思想指导下，公路规划设计中的路线方案选定，除综合考虑地形、地质、水文等自然条件外，还必须顾及交通量、工程投资及公路使用期内全部使用者费用、环境影响、以及国家、地方

有关用地规划与政策。所有这些尤其是涉及环境影响

与道路美学的种种问题，实际上是很难用明确的数学

模型及数学公式来确定的。

传统的公路纵断面优化设计…都是先由计算机自动产生，或由人工给出一个初始纵断面方案，然后在其基础上借用计算机或凭经验进行优化迭代，最后得到优化的纵断面设计方案。这种方法的本质仍是局部寻优，因此寻优范围较小，其优化结果主要取决于初始方案的质量。

在较长的时间，由于计算机纵断面自动优化存在

数学模型

在进行公路纵断面优化设计时，首先需要建立公

上述问题，一直未进入实用阶段。为解决这一问题，许

多学者研究和提出了更多的模型，如变分法和梯度投影法，变分法得到的结果具有连续和全局优化的特点，

收稿日期：２００７一０３．０５

基金项目：国家自然科学基金资助项目（５０４７８１２１）。

路纵断面优化设计的数学模型。笔者将对遗传算法进

行分析，该方法可以在一个可行域中自动搜索一个最优或较优解。

作者简介：冯晓（１９６０一），男，重庆交通大学教授，主要从事道路勘测新技术研究，（Ｔｅｌ）０∞一６２６５２７６８；（Ｅ—ｍａｉｌ）３ｓｆｅｎ＠１６３。ｃｏｍ。